用途：为仓库搭建或重构分层 AGENTS.md 知识库，让 AI 会话只加载所需上下文。适用于新项目接入 AI 辅助开发、拆分过大的 AGENTS.md、为 monorepo 建立分域上下文、架构变更后更新配置，以及减少无关指令占用上下文。
主要能力：按六阶段流程工作。第一阶段分析仓库，识别类型（simple、monorepo、multi-project）、结构、技术栈与已有配置，输出 Repository Diagnostic。第二阶段按优先级提出自适应问题，优先多选并带 Other 选项，可依代码预选默认值，简单仓库最多 4 问、monorepo 最多 6 问。第三阶段盘点并查找相关技能，分为全局、局部与缺失三类。第四阶段设计 AGENTS.md 数量与结构，根文件约 4-8 KB，每个局部文件约 3-6 KB，总量上限约 20 KB。第五阶段按根、局部顺序生成，写入前先确认文件路径、大小与引用技能。第六阶段校验大小、重复、路径、技能引用与规则可执行性。
使用方式：典型调用为 /agentmd；仅重新分析用 /agentmd --analyze；基于已有分析重新生成用 /agentmd --regenerate。
适用场景与限制：适合需要按组件或技术域拆分 AI 上下文的仓库。简单仓库默认仅生成根文件；monorepo 按边界生成根加局部文件。限制包括：不应在 AGENTS.md 中写框架教程或人格设定，代码示例应放入技能文件；缺少技能时应按需创建；所有路径使用相对路径；资料未提供具体安装命令、平台支持与收费标准。